文化框架下多群智能优化算法的云作业调度

作业调度是一种云计算核心技术,为了获得更优的云计算作业调度方案,提出一种文化框架下多群智能优化算法的云作业调度方法。首先构建云作业调度问题的数学模型,然后借助文化算法模型,粒子群算法组成信仰空间,人工鱼群算法组成群体空间,两者之间并行演化,相互促进,对云计算作业调度数学模型进行求解,最后通过仿真实验测试算法的性能。结果表明,本文加快了算法的收敛速度,获得了更优的云计算作业调度方案,大幅度缩短少云计算作业完成时间,具有一定的实用价值。     

某机载瞄准系统精度评估测试方法

为了评估某型机载瞄准系统的精度,根据飞行试验参数测试需要,提出了通过图像测量与DGPS融合处理方法进行瞄准精度评估的试验方案。该方案利用飞行试验获取的图像数据与其他测量数据相结合,建立精度评估的方法,该评估方法在该机载武器瞄准系统精度评估得到应用,并且可在同类试验课题中推广应用。     

基于自适应模糊控制的节能装置研究

针对凹版印刷干燥设备,设计节能装置,该装置利用压缩机换热原理,对余热进行再循环利用。设计自适应模糊PID节能控制系统,完成对压缩机,调功器,变频器的实时控制。利用组态软件完成系统界面设计,人机交互简洁,操作方便。控制算法采用自适应模糊PID控制,依靠数据信息来调整模糊逻辑系统的参数,通过在线计算得到最佳控制器参数,抑制不确定性对系统的影响。将节能装置应用到凹版印刷机,实验数据显示,系统耗能减少,效率得到提高,达到节能目的,证明了节能系统的有效性,具有较强的应用价值。     

微小型四旋翼无人机自主着陆视觉系统研究

以实现微小型四旋翼无人机依靠视觉信息完成自主着陆为目的,采用TI公司DM3730芯片作为核心处理器,构建一套自主着陆视觉导引信息处理系统;充分考虑了视觉系统的特点,选用小巧、便携、合理的实验硬件,通过对图像的前期处理,采用相对简单的视觉处理算法,识别出着陆标识,通过解算得到着陆信息并完成飞行器的自主着陆过程;实验结果表明,系统较为可靠,在常规条件下,该系统能够有效识别人工着陆标识,准确解算出着陆标识与飞行器的相对位置信息用于自主着陆导引。     

基于集中式智能控制系统上位机数据采集算法

将集中式智能控制系统常用的二层结构改进为智能化的三层结构的设计方案,即传感器、智能巡检仪和上位机;上位机既可以直接读取传感器的数据也可读取智能巡检仪的数据,通过一定的通讯方式与PLC执行计算机连接,读取数据,分析计算,并像执行的计算机发出指令的设备;此方案较好地解决了二层结构所出现的问题,并且也适合较大规模的其它类型的控制系统;这种设计方案存在当规模大时上位机采集数据出现丢失的现象;文章提出了利用数据库的历史数据及控制曲线的线性特征数据采集算法,较好地解决了数据丢失的问题;并以温控系统为例仿真了在较大规模控制环境下的试验结果,已经研制出相应的产品并应用于实际的工业生产和教学实验中。     

基于多模差分融合的高速车辆定位算法

针对车辆高速运动下定位延时大、精度低、稳定性差的问题,发挥GPS、RSSI和INS三种定位模式的各自优势,将GPS差分校准算法与RSSI测距相结合求解横坐标,将RSSI测距与INS惯导迭代算法相结合求解纵坐标,提出了一种适合高速运动车辆的多模差分融合精确定位算法。以四车道的高速路为场景进行了仿真实验,当车速为70km/h时,跟踪误差<1m,定位延时<0.2s。实验结果表明,该算法可实现车身级和车道级定位,在精确交通诱导、车辆防撞等智能交通领域具有应用前景和推广价值。     

纯电动汽车磷酸铁锂电池组的建模及优化

鉴于传统神经网络和支持向量机机理复杂、计算量大的缺陷,很难实时跟踪磷酸铁锂电池组复杂快速的内部反应,影响电池荷电状态的估算精度,提出应用一种简单、有效的极限学习机对一额定容量为100Ah、额定电压为72V的纯电动汽车磷酸铁锂电池组建模,并分别与BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机进行对比。随后,以学习时间和泛化性能为优化目标,应用粒子群方法寻找最佳隐层节点个数。结果表明,基于极限学习机的磷酸铁锂电池组模型的学习时间、泛化性能优于BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机;隐层节点优化后,模型的学习时间和泛化性能达到最优。     

防空导弹自动驾驶仪测试性建模研究与应用

为了得到防空导弹自动驾驶仪的故障检测与诊断策略,减少自动驾驶仪的测试费用,建立了自动驾驶仪的测试性模型并进行分析,解决了建模的难点。通过多层抽象混合推理故障建模方法推导了自动驾驶仪结构与测试点之间的关系,根据测试点的特征和自动驾驶仪工作原理建立信息流模型,在此基础上,利用故障与测试间的相关性矩阵来描述测试性模型。基于此模型设计了诊断策略构建方法。实际应用表明,建立测试性模型的方法完全正确,通过模型能够构建有效的检测与诊断策略,缩短测试时间。     

基于GA的主汽温系统内模控制研究

主汽温控制系统是典型的大迟延、大惯性、时变控制系统,一直以来都是火电厂自动控制的难点。为此将内模控制引入主汽温控制系统,并提出采用遗传算法对滤波器参数优化整定,该方法简单易行,相较于传统PID参数整定方法具有一定的优越性。并对内模控制为主控制器的IMC-PI控制系统进行SIMULINK仿真,与PID-PI控制系统进行对比,仿真结果表明IMC-PID控制系统相比于传统PID-P串级控制系统过渡时间短、超调量小、鲁棒性好等特点。其控制效果好于常规串级 PID 控制系统,适用于大迟延、大惯性过程的控制,并且易于在工业上实现。     

基于6LoWPAN技术的气体环境监控系统

针对日趋严重的大气污染问题,提出了一种基于6LoWPAN技术的大气环境监测方案。通过IPv6通信协议组建的6LoWPAN星型网络,能够实现大规模传感控制网络,解决了IPv4 地址枯竭、各厂商协议不统一等问题。各个PAN采集到的数据通过路由器发送给监控终端,使用Labview为开发平台进行数据汇总后实现对环境中有害气体的实时监控,并通过以太网进行数据共享。实验结果表明,该系统数据采集准确无误,并对环境污染起到了预防作用,可保证社会的可持续发展。